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전자현미분석기를 이용한 저어콘 및 모나자이트의 화학적 연대 측정법 (Chemical Age Dating of Zircon and Monazite by E1ectron Microprobe)

  • 이석훈
    • 암석학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.179-189
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    • 2001
  • 전자현미분석 기를 이용한 저어콘 및 모나자이트의 화학적 연대측정은 미량의 U, Th 및 Pb의 정량분석을 통해 이루어지는데, 측정에 이용되는 M-line의 특성 X-선은 발생효율이 낮고 피크강도가 작아 측정하한과 오차범위가 고려된 분석조건이 설정 되어야한다. 총 분석시간을 줄이고, 측정조건의 변위에 따른 오차를 감소시키고자 PET결정을 갖춘 3개의 분광기를 이용하여 U, Th 및 Pb를 동시에 측정하였고, 파고분석기를 이용하여 피크/배경 비율을 증가시켜 측정하한을 낮추었다 최적 분석조건하에서 U, Th 및 Pb에 대한 이론적 값인 측정하한을 30 ppm (99%유의수준)까지 낮출 수 있었고. 저어콘의 단일측정 시 800 ppd의 Pb농도에서 $\pm$10% ($2{\sigma}$), 2330 ppm의 U에서 $\pm$5% ($2{\sigma}$) 그리고 측정된 연대에서 $\pm$10% ($2{\sigma}$)이내의 상대오차범위에서 분석결과를 얻었다. 저어콘 및 모나자이트의 연대측정을 수행하는데 있어, 3 $\mu\textrm{m}$ 이하의 공간분해능, 100 ppm ($3{\sigma}$) 이하의 측정하한과 $\pm$10% ($2{\sigma}$) 이하의 분석오차를 고려한 가속전압은 15~20 keV, 빔 전류는 100~200 nA, 그리고 총 측정시간을 300~l200초 (피크와 배경위치에서 각각 동일한 시간으로 측정)로 설정하여 보다 정밀하고 정확한 분석자료를 얻을 수 있었다. 높은 전류에 따른 시료의 손상을 줄이기 위해선 전자빔 직경을 3~5 $\mu\textrm{m}$로 증가시키거나 보다 짧은 시간동안의 측정을 반복하여 그 평균값을 이용하는 것이 필요하다. 빔 전류를 증가시키거나 분석시간을 늘려 측정하한을 낮추고 정밀도를 향상시킴으로서 보다 젊은 시기의 암석이나 상대적으로 U, Th 및 Pb의 함량이 적은 광물의 연대측정에 이용할 수 있다.

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PET/CT 3차원 영상 획득에서 부분용적효과 감소를 위한 재구성법의 최적화 (The Optimization of Reconstruction Method Reducing Partial Volume Effect in PET/CT 3D Image Acquisition)

  • 홍건철;박선명;곽인석;이혁;최춘기;석재동
    • 핵의학기술
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    • 제14권1호
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    • pp.13-17
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    • 2010
  • PVE는 PET/CT 3D 영상 획득에서 발생되는 것으로 평가값이 저평가되어 영상의 정확도를 떨어뜨리는 현상이다. 특히 이는 병소의 크기가 작고 분해능이 저하될수록 더 큰 오차를 초래하여 검사 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 PVE에 영향을 줄 수 있는 매개변수의 변화를 이용하여 최적의 영상 재구성법을 알아보고자 한다. GE Discovery STE16 장비에서 NEMA 2001 IEC phantom을 이용하여 각기 다른 크기의 구체(직경 37, 28, 22, 17, 13, 10 mm)에 $^{18}F$-FDG를 열소와 배후방사능비 4:1로 주입하여 10분간 영상을 획득하였다. 재구성은 반복재구성법(iterative reconstruction)을 사용하였으며, 반복 횟수(iteration) 2~50회, 부분집합 수(subset number) 1~56개로 변화를 주었다. 분석은 영상의 구체부분에 관심영역(ROI)을 설정하고 최대 표준섭취계수($SUV_{max}$)를 이용하여 백분율 차이(% difference)와 신호대잡음비(SNR)를 산출하였다. 반복 횟수 2, 6, 13, 30, 50회 변화를 준 10 mm 구체의 $SUV_{max}$는 2.32, 3.60, 3.88, 3.88, 3.90이고, SNR은 0.36, 0.49, 0.47, 0.43, 0.41이었으며, 백분율 차이는 58.9, 38.5, 34.8, 35.7, 35.4%로 측정되었다. 또한 6회로 고정한 반복 횟수에 2, 5, 8, 20, 56으로 부분집합 수를 변화시킨 평균 $SUV_{max}$는 10mm의 구체에서 1.46, 3.10, 3.10, 3.48, 3.78로 측정되었으며, SNR은 0.19, 0.30, 0.40, 0.48, 0.45로 나타났다. 또한 각 구체의 SNR의 합은 2.73, 3.38, 3.64, 3.63, 3.38로 측정되었다. 반복 횟수 6회부터 20회까지는 평균 백분율 차이($73{\pm}1%$)와 평균 SNR ($3.47{\pm}0.09$)은 비슷한 값을 나타내었으며, 20회 이상에서는 noise의 영향으로 SUV가 저평가되는 현상이 증가하였다. 또한 동일한 반복 횟수의 경우에 부분집합 값의 변화에서 SNR은 8회부터 20회가 높은 구간($3.63{\pm}0.002$)으로 나타났다. 따라서 작은 병소의 PVE를 줄이기 위해서는 재구성 시간을 고려하여 반복 횟수 6회, 부분집합 수 8~20회에서 PVE를 가장 저감할 수 있다.

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북한 산림황폐지의 질감특성을 고려한 분할영상 기반 토지피복분류 (Segment-based land Cover Classification using Texture Information in Degraded Forest land of North Korea)

  • 김은숙;이승호;조현국
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.477-487
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    • 2010
  • 북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

시계열 고해상도 항공영상을 이용한 소나무재선충병 감염목 탐지 - 강원대학교 학술림 일원을 대상으로 - (Detection of Pine Wilt Disease tree Using High Resolution Aerial Photographs - A Case Study of Kangwon National University Research Forest -)

  • 박정묵;최인규;이정수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.36-49
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    • 2019
  • 본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.